Multimodal Transformers are Hierarchical Modal-wise Heterogeneous Graphs

📄 arXiv: 2505.01068v1 📥 PDF

作者: Yijie Jin, Junjie Peng, Xuanchao Lin, Haochen Yuan, Lan Wang, Cangzhi Zheng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-02

期刊: https://aclanthology.org/2025.acl-long.109/

💡 一句话要点

提出图结构多模态变换器以提升多模态情感分析效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态情感分析 多模态变换器 图结构表示 效率优化 参数共享 交错掩码 层次化模态异构图

📋 核心要点

  1. 现有的多模态变换器在多模态融合过程中效率低下，导致计算资源浪费和性能瓶颈。
  2. 本文提出将多模态变换器视为层次化模态异构图，并设计了交错掩码机制以优化参数共享，提升效率。
  3. 实验结果表明，GsiT在多个主流数据集上显著优于传统MulTs，且参数量减少至三分之一。

📝 摘要（中文）

多模态情感分析（MSA）是一个快速发展的领域，旨在整合多模态信息以识别情感。现有的多模态变换器（MulTs）在效率上存在不足。本文从效率优化的角度出发，提出并证明MulTs可以视为层次化的模态异构图（HMHGs），并引入了图结构表示模式。基于此模式，提出了交错掩码（IM）机制，设计了图结构和交错掩码多模态变换器（GsiT），其在参数使用上仅为纯MulTs的三分之一，同时避免了信息混乱，实现了全模态融合。此外，GsiT在多个主流MSA数据集上表现出显著的性能提升和参数减少。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中多模态变换器（MulTs）在效率上的不足，现有方法在处理多模态信息时存在计算资源浪费和性能瓶颈的问题。

核心思路：论文提出将MulTs视为层次化模态异构图（HMHGs），并通过引入交错掩码（IM）机制，设计出图结构和交错掩码多模态变换器（GsiT），以实现高效的参数共享和信息融合。

技术框架：GsiT的整体架构包括图结构表示、交错掩码机制和高效的权重共享模块。该框架通过图结构化的方式处理多模态信息，确保信息的有序融合。

关键创新：最重要的技术创新在于将MulTs重新定义为层次化模态异构图，并通过IM机制实现了全模态融合的高效性，显著降低了参数量。

关键设计：在设计中，GsiT的参数设置经过精心调整，损失函数采用了适应性策略，以确保模型在多模态信息融合时的稳定性和高效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，GsiT在多个主流多模态情感分析数据集上表现优异，相较于传统的多模态变换器，性能提升幅度达到显著水平，同时参数量减少至仅为三分之一，展现出良好的效率和效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体情感分析、用户反馈处理和市场趋势预测等。通过提升多模态情感分析的效率和准确性，GsiT能够为企业和研究机构提供更为精准的情感洞察，推动智能分析工具的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Sentiment Analysis (MSA) is a rapidly developing field that integrates multimodal information to recognize sentiments, and existing models have made significant progress in this area. The central challenge in MSA is multimodal fusion, which is predominantly addressed by Multimodal Transformers (MulTs). Although act as the paradigm, MulTs suffer from efficiency concerns. In this work, from the perspective of efficiency optimization, we propose and prove that MulTs are hierarchical modal-wise heterogeneous graphs (HMHGs), and we introduce the graph-structured representation pattern of MulTs. Based on this pattern, we propose an Interlaced Mask (IM) mechanism to design the Graph-Structured and Interlaced-Masked Multimodal Transformer (GsiT). It is formally equivalent to MulTs which achieves an efficient weight-sharing mechanism without information disorder through IM, enabling All-Modal-In-One fusion with only 1/3 of the parameters of pure MulTs. A Triton kernel called Decomposition is implemented to ensure avoiding additional computational overhead. Moreover, it achieves significantly higher performance than traditional MulTs. To further validate the effectiveness of GsiT itself and the HMHG concept, we integrate them into multiple state-of-the-art models and demonstrate notable performance improvements and parameter reduction on widely used MSA datasets.